PEMANTAUAN LAHAN SAWAH MENGGUNAKAN CITRA ALOS AVNIR-2
ISSN: 0854-2759
Jurr1CJJ JJrrdCJ(-l
Gｾ
ｑｊ｜ｙｾ
ｾ ｜Ｍｲ
Jｬ＼ｾ｜＠
Vol. 15 No.2, Desember 2009
Nemer Akreditasi 128/Akred-LlPI/P2MBI/06/2008
300
It: d..ill< ｾ .. u1 T.. jU"!I . ｾＮ＠
II = tRill< ｾ Ｆ ＬＢ ＠Ｑ fiul&" ｾｲｩ＠
250
1\
lSI)
IOcr
B
o
-
•
ＦＢ｜ｬＨｯｳｵｲｔｾＬＺＭ
/" ,. ＠ｾ
Ｎｾ
Ｍ Ｚ＠ ｟＠
Diterbitkan oleh:
BADAN KOORDINASI SURVEI DAN PEMETAAN NASIONAL
JI. Raya Jakarta-Bogor, Km. 46 Cibinong
Telp. 021-8752062 fax. 021-8752064
Jumalllmiah Geomatika Volume 15 Nomor 2, Desember 2009
PEMANTAUAN LAHAN SAWAH
MENGGUNAKAN CITRA ALOS AVNIR-2
Boedi Tjahjono 1, Aufa H. A. Syafril\ Oyah R. Panuju\ Antonius Kasno 2,
Bambang H. Trisasongkol, Febria Heidina 1
1 Departemen I1mu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Institut Pertanian Bogor,
Jalan Meranti Kampus Dramaga, Bogor 16680. Email: boedUj@yahoo.com
2 Balai Penelitian Tanah, Departemen Pertanian, Jalan Ir. H. Juanda 98, Bogor
ABSTRACT
Rice production has been one of important issues in food sufficiency and increasingly gains
more attention to the government. Su itable monitoring scheme is then required to ensure
proper data analysis. Remote sensing offers an efficient way to acquire such data, allowing
rapid assessment on agricultural system . Many advances on sensor technology have been
witnessed. Nonetheless, each sensor has to be evaluated for a specific task such as
monitoring various stages in rice production. This paper discusses the performance of
AVNIR-2 sensor combined with two statistical tree algorithms. Interestingly, the result
shows the outstanding performance of the third band of the sensor. We obtained overall
accuracy around 90%. The research indicates the applicability of sensors with limited
bands coupled with suitable algorithms.
Keywords: ALOS, AVNIR-2, rice, CRUISE, QUEST.
ABSTRAK
Dalam menyusun kebijakan pemerintah yang terkait masalah swasembada pangan, data
produksi pangan memegang peranan yang sangat penting. Selama proses produksi,
mekanisme pemantauan sangat diperlukan, terutama menggunakan teknologi
penginderaan jauh. Berbagai kemajuan dalam bidang sensor telah menunjang beragam
aplikasi praktis seperti pemantauan padi. Namun demikian,' berbagai percobaan masih
relevan untuk dilakukan, mengingat sensitivitas suatu sensor masih perlu diuji dalam
berbagai wilayah. Makalah ini mengkaji keragaan sensor pasif AVNIR-2 dalam memantau
berbagai fase pertumbuhan padi, memanfaatkan dua algoritma pohon keputusan. Hasil
yang diperoleh menunjukkan kinerja yang baik dari sensor tersebut, terutama pada kanal
3 dengan tingkat akurasi sekitar 90%. Hal tersebut mengindikasikan bahwa dengan
pemanfaatan mekanisme analisis yang tepat, sensor dengan kanal terbatas masih dapat
dimanfaatkan untuk tujuan yang spesifik.
Kata kunci: ALOS, AVNIR-2, padi, CRUISE, QUEST.
Diterima (received): 11-6-2009/ disetujui untuk pub/ikasi (Accepted): 23-11-2009.
Jurnailimiah Geomatika Volume 15 Nomor 2, Desember 2009
PENDAHULUAN
Pangan merupakan kebutuhan mendasar bagi suatu negara termasuk Indonesia.
Pertumbuhan penduduk yang tinggi menyebabkan tingkat kebutuhan pangan juga
semakin meningkat. Kebutuhan tersebut menjadi mutlak perlu diupayakan secara
berkesinambungan. Tingkat kebutuhan yang besar namun tidak diimbangi dengan
peningkatan produksi secara langsung ataupun tidak langsung dapat mengancam
ketahanan pangan suatu negara. Pada berbagai kasus, hal tersebut dapat mengganggu
kestabilan sosial, ekonomi, dan politik.
Dalam menyusun kebijakan pertanian, data produksi pangan merupakan salah satu data
yang sangat penting. Keterbaruan data menjadi kunci utama keberhasilan suatu kebijakan.
Berbagai mekanisme telah dilakukan untuk memperoleh data pertanian pangan yang
aktual dan akurat. Secara umum, data tersebut dapat diperoleh melalui dua mekanisme
dasar yaitu survei lapang dan menggunakan teknologi geospasial, terutama penginderaan
jauh. Dua informasi dasar yang sangat penting diperoleh adalah data luasan penanaman
(awal musim tanam) serta luasan panen.
Telaah literatur menunjukkan bahwa bidang pertanian merupakan salah satu pengguna
terbesar data penginderaan jauh . Secara spesifik untuk aplikasi pertanian padi, berbagai
percobaan telah dilakukan memanfaatkan sensor pasif (optik) maupun sensor aktif
(Synthetic Aperture Radar, SAR). Memanfaatkan citra Landsat TM yang dipadu dengan
analisis pohon keputusan, Panuju dan Trisasongko (2008) menunjukkan bahwa pemetaan
kondisi sawah dapat dilakukan dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi. Merujuk pada
Turner (1998), data multitemporal SPOT-XS dapat dimanfaatkan untuk pemetaan dan
manajemen lahan sawah. Berbagai penelitian memanfaatkan data Synthetic Aperture
Radar (SAR) juga telah dilakukan. Chen dan McNairn (2006) menggunakan pendekatan
jaringan saraf (neural netwok) untuk meramalkan produk beras pada skala regional
dengan menggunakan sensor RADARSAT-1 polarisasi tunggal. Menggunakan data ALOS
(Advanced Land Observing Satellite) PALSAR (Phased Array L-band SAR) polarisasi penuh,
Trisasongko et al. (2009) mencoba mengindentifikasi lahan savvah pada status bera di
Bogor dengan memanfaatkan metode dekomposisi Freeman-Durden.
Selain sensor PALSAR yang telah diujikan sebelumnya, sate lit penginderaan jauh ALOS,
juga memiliki dua sensor lain yaitu Panchromatic Remote-sensing Instrument for Stereo
Mapping (PRISM) dan Advanced Visible and Near Infrared Radiometer type 2 (AVNIR-2) .
Data resolusi tinggi PRISM dapat dimanfaatkan untuk membangun data cakupan lahan
sawah, sedangkan data AVNIR-2 memiliki kemampuan untuk memantau wilayah
penanaman padi.
Penelusuran literatur menunjukkan kurangnya akumulasi pengetahuan tentang
pemanfaatan data AVNIR-2 untuk tujuan pemantauan status penanaman lahan sawah.
Mengingat data tersebut sangat penting bagi banyak pemangku kepentingan, maka perlu
diupayakan suatu percobaan pemanfaatan data AVNIR-2. Penelitian ini dimaksudkan
untuk mengkaji kinerja data AVNIR-2 dipadukan dengan teknik analisis pohon keputusan
(deCision/statistical trees), dengan sasaran utama mengidentifikasi wilayah panen dan
penanaman baru (permulaan musim tanam).
2
Jurnailimiah Geomatika Volume 15 Nomor 2, Desember 2009
METODOLOGI
c;: nesia.
- juga
secara
:tengan
_.;l ncam
_j anggu
Lokasi Penelitian
Penelitian ini berlokasi pada wilayah pantai utara Jawa, tepatnya berada pada wilayah
kerja PT. Sang Hyang Seri, Sukamandi, Kabupaten Subang. Secara administratif, wilayah
kerja Sukamandi termasuk dalam 3 kecamatan yaitu Patokbeusi, Ciasem, dan Blanakan.
Topografi yang datar merupakan pertimbangan utama pemllihan lokasi, mengingat studi
koreksi terrain tidak dilakukan pada penelitian ini. Gambar 1 menunjukkan lokasi wilayah
studio
785000
jakan.
- yang
2 nisme
j eraan
a,aman
- -tgguna
ｾ Ｍ］ｲ
/\/Sungai
/\I Jalan
C] SHS KR1 Sukarnandi
ｾ＠
L----------,-,----------r
｢｡ｧｩ＠
aktif
dengan
- -netaan
_ pad a
- an dan
J[
_- ALOS,
- Stereo
• r-.UR-2).
lahan
'.'Ii layah
entang
- sawah.
- a perlu
.3
Jurr1CJJ JJrrdCJ(-l
Gｾ
ｑｊ｜ｙｾ
ｾ ｜Ｍｲ
Jｬ＼ｾ｜＠
Vol. 15 No.2, Desember 2009
Nemer Akreditasi 128/Akred-LlPI/P2MBI/06/2008
300
It: d..ill< ｾ .. u1 T.. jU"!I . ｾＮ＠
II = tRill< ｾ Ｆ ＬＢ ＠Ｑ fiul&" ｾｲｩ＠
250
1\
lSI)
IOcr
B
o
-
•
ＦＢ｜ｬＨｯｳｵｲｔｾＬＺＭ
/" ,. ＠ｾ
Ｎｾ
Ｍ Ｚ＠ ｟＠
Diterbitkan oleh:
BADAN KOORDINASI SURVEI DAN PEMETAAN NASIONAL
JI. Raya Jakarta-Bogor, Km. 46 Cibinong
Telp. 021-8752062 fax. 021-8752064
Jumalllmiah Geomatika Volume 15 Nomor 2, Desember 2009
PEMANTAUAN LAHAN SAWAH
MENGGUNAKAN CITRA ALOS AVNIR-2
Boedi Tjahjono 1, Aufa H. A. Syafril\ Oyah R. Panuju\ Antonius Kasno 2,
Bambang H. Trisasongkol, Febria Heidina 1
1 Departemen I1mu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Institut Pertanian Bogor,
Jalan Meranti Kampus Dramaga, Bogor 16680. Email: boedUj@yahoo.com
2 Balai Penelitian Tanah, Departemen Pertanian, Jalan Ir. H. Juanda 98, Bogor
ABSTRACT
Rice production has been one of important issues in food sufficiency and increasingly gains
more attention to the government. Su itable monitoring scheme is then required to ensure
proper data analysis. Remote sensing offers an efficient way to acquire such data, allowing
rapid assessment on agricultural system . Many advances on sensor technology have been
witnessed. Nonetheless, each sensor has to be evaluated for a specific task such as
monitoring various stages in rice production. This paper discusses the performance of
AVNIR-2 sensor combined with two statistical tree algorithms. Interestingly, the result
shows the outstanding performance of the third band of the sensor. We obtained overall
accuracy around 90%. The research indicates the applicability of sensors with limited
bands coupled with suitable algorithms.
Keywords: ALOS, AVNIR-2, rice, CRUISE, QUEST.
ABSTRAK
Dalam menyusun kebijakan pemerintah yang terkait masalah swasembada pangan, data
produksi pangan memegang peranan yang sangat penting. Selama proses produksi,
mekanisme pemantauan sangat diperlukan, terutama menggunakan teknologi
penginderaan jauh. Berbagai kemajuan dalam bidang sensor telah menunjang beragam
aplikasi praktis seperti pemantauan padi. Namun demikian,' berbagai percobaan masih
relevan untuk dilakukan, mengingat sensitivitas suatu sensor masih perlu diuji dalam
berbagai wilayah. Makalah ini mengkaji keragaan sensor pasif AVNIR-2 dalam memantau
berbagai fase pertumbuhan padi, memanfaatkan dua algoritma pohon keputusan. Hasil
yang diperoleh menunjukkan kinerja yang baik dari sensor tersebut, terutama pada kanal
3 dengan tingkat akurasi sekitar 90%. Hal tersebut mengindikasikan bahwa dengan
pemanfaatan mekanisme analisis yang tepat, sensor dengan kanal terbatas masih dapat
dimanfaatkan untuk tujuan yang spesifik.
Kata kunci: ALOS, AVNIR-2, padi, CRUISE, QUEST.
Diterima (received): 11-6-2009/ disetujui untuk pub/ikasi (Accepted): 23-11-2009.
Jurnailimiah Geomatika Volume 15 Nomor 2, Desember 2009
PENDAHULUAN
Pangan merupakan kebutuhan mendasar bagi suatu negara termasuk Indonesia.
Pertumbuhan penduduk yang tinggi menyebabkan tingkat kebutuhan pangan juga
semakin meningkat. Kebutuhan tersebut menjadi mutlak perlu diupayakan secara
berkesinambungan. Tingkat kebutuhan yang besar namun tidak diimbangi dengan
peningkatan produksi secara langsung ataupun tidak langsung dapat mengancam
ketahanan pangan suatu negara. Pada berbagai kasus, hal tersebut dapat mengganggu
kestabilan sosial, ekonomi, dan politik.
Dalam menyusun kebijakan pertanian, data produksi pangan merupakan salah satu data
yang sangat penting. Keterbaruan data menjadi kunci utama keberhasilan suatu kebijakan.
Berbagai mekanisme telah dilakukan untuk memperoleh data pertanian pangan yang
aktual dan akurat. Secara umum, data tersebut dapat diperoleh melalui dua mekanisme
dasar yaitu survei lapang dan menggunakan teknologi geospasial, terutama penginderaan
jauh. Dua informasi dasar yang sangat penting diperoleh adalah data luasan penanaman
(awal musim tanam) serta luasan panen.
Telaah literatur menunjukkan bahwa bidang pertanian merupakan salah satu pengguna
terbesar data penginderaan jauh . Secara spesifik untuk aplikasi pertanian padi, berbagai
percobaan telah dilakukan memanfaatkan sensor pasif (optik) maupun sensor aktif
(Synthetic Aperture Radar, SAR). Memanfaatkan citra Landsat TM yang dipadu dengan
analisis pohon keputusan, Panuju dan Trisasongko (2008) menunjukkan bahwa pemetaan
kondisi sawah dapat dilakukan dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi. Merujuk pada
Turner (1998), data multitemporal SPOT-XS dapat dimanfaatkan untuk pemetaan dan
manajemen lahan sawah. Berbagai penelitian memanfaatkan data Synthetic Aperture
Radar (SAR) juga telah dilakukan. Chen dan McNairn (2006) menggunakan pendekatan
jaringan saraf (neural netwok) untuk meramalkan produk beras pada skala regional
dengan menggunakan sensor RADARSAT-1 polarisasi tunggal. Menggunakan data ALOS
(Advanced Land Observing Satellite) PALSAR (Phased Array L-band SAR) polarisasi penuh,
Trisasongko et al. (2009) mencoba mengindentifikasi lahan savvah pada status bera di
Bogor dengan memanfaatkan metode dekomposisi Freeman-Durden.
Selain sensor PALSAR yang telah diujikan sebelumnya, sate lit penginderaan jauh ALOS,
juga memiliki dua sensor lain yaitu Panchromatic Remote-sensing Instrument for Stereo
Mapping (PRISM) dan Advanced Visible and Near Infrared Radiometer type 2 (AVNIR-2) .
Data resolusi tinggi PRISM dapat dimanfaatkan untuk membangun data cakupan lahan
sawah, sedangkan data AVNIR-2 memiliki kemampuan untuk memantau wilayah
penanaman padi.
Penelusuran literatur menunjukkan kurangnya akumulasi pengetahuan tentang
pemanfaatan data AVNIR-2 untuk tujuan pemantauan status penanaman lahan sawah.
Mengingat data tersebut sangat penting bagi banyak pemangku kepentingan, maka perlu
diupayakan suatu percobaan pemanfaatan data AVNIR-2. Penelitian ini dimaksudkan
untuk mengkaji kinerja data AVNIR-2 dipadukan dengan teknik analisis pohon keputusan
(deCision/statistical trees), dengan sasaran utama mengidentifikasi wilayah panen dan
penanaman baru (permulaan musim tanam).
2
Jurnailimiah Geomatika Volume 15 Nomor 2, Desember 2009
METODOLOGI
c;: nesia.
- juga
secara
:tengan
_.;l ncam
_j anggu
Lokasi Penelitian
Penelitian ini berlokasi pada wilayah pantai utara Jawa, tepatnya berada pada wilayah
kerja PT. Sang Hyang Seri, Sukamandi, Kabupaten Subang. Secara administratif, wilayah
kerja Sukamandi termasuk dalam 3 kecamatan yaitu Patokbeusi, Ciasem, dan Blanakan.
Topografi yang datar merupakan pertimbangan utama pemllihan lokasi, mengingat studi
koreksi terrain tidak dilakukan pada penelitian ini. Gambar 1 menunjukkan lokasi wilayah
studio
785000
jakan.
- yang
2 nisme
j eraan
a,aman
- -tgguna
ｾ Ｍ］ｲ
/\/Sungai
/\I Jalan
C] SHS KR1 Sukarnandi
ｾ＠
L----------,-,----------r
｢｡ｧｩ＠
aktif
dengan
- -netaan
_ pad a
- an dan
J[
_- ALOS,
- Stereo
• r-.UR-2).
lahan
'.'Ii layah
entang
- sawah.
- a perlu
.3